R에서 그룹별 상관 관계를 계산하는 방법

다음 기본 구문을 사용하여 R에서 그룹별로 두 변수 간의 상관 관계를 계산할 수 있습니다.

 library (dplyr)

df %>%
  group_by(group_var) %>%
  summarize(cor=cor(var1, var2))

이 특정 구문은 group_var 로 그룹화된 var1 과 var2 간의 상관 관계를 계산합니다.

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: R에서 그룹별 상관관계 계산

다양한 팀의 농구 선수에 대한 정보가 포함된 다음과 같은 데이터 프레임이 있다고 가정합니다.

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'),
                 points=c(18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28),
                 assists=c(2, 7, 9, 3, 12, 10, 14, 21))

#view data frame
df

  team points assists
1 to 18 2
2 to 22 7
3 A 19 9
4 A 14 3
5 B 14 12
6 B 11 10
7 B 20 14
8 B 28 21

dplyr 패키지의 다음 구문을 사용하여 팀별 로 그룹화된 포인트 와 어시스트 간의 상관 관계를 계산할 수 있습니다.

 library (dplyr)

df %>%
  group_by(team) %>%
  summarize(cor=cor(points, assists))

# A tibble: 2 x 2
  team horn
   
1 A 0.603
2 B 0.982

결과에서 우리는 다음을 볼 수 있습니다:

• A팀의 포인트와 어시스트의 상관계수는 0.603 이다.
• B팀의 포인트와 어시스트의 상관계수는 0.982 이다.

두 상관 계수 모두 양의 값을 가지므로 이는 양 팀의 득점과 어시스트 간의 관계가 양의 관계임을 나타냅니다.

관련 항목: “강한” 상관 관계로 간주되는 것은 무엇입니까?

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 R에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

R에서 그룹별로 고유한 값을 계산하는 방법
R에서 그룹별 합계를 계산하는 방법
R에서 그룹당 평균을 계산하는 방법
R에서 그룹별 요약 통계를 계산하는 방법